简介

这是一个专注于软件工程（SWE）任务的专业代码生成模型，旨在解决实际的 GitHub Issue 级别问题。它在 SWE-bench 等严苛的基准测试中表现出色，结合了 Claude 的推理能力与 Qwen-Code 14B 的代码底座，通过 Critic 机制强化了代码的正确性。对于开发者而言，它不再是简单的代码片段补全，而是能够理解复杂项目上下文、进行逻辑推理并提交可运行修复方案的 AI 助手，非常适合用于自动化 Bug 修复和中大型项目的维护升级，上手门槛较低，可直接作为代码审查或自动修复工具集成到工作流中。

核心亮点

深耕软件工程，支持处理复杂的 GitHub Issue
结合推理与校验机制，提升代码一次性通过率
基于 Qwen-Code 14B 优化，对中文注释支持友好
适用于自动化 Bug 修复及中大型项目维护

使用方法

安装依赖

# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch

SDK 使用

# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引

pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

huggingface-cli download secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

huggingface-cli download secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载

git lfs install
git clone https://huggingface.co/secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

pip install -U transformers torch

模型加载和推理

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('secmlr/SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b')

完整文档

来源: HuggingFace

---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
tags:

llama-factory

full

generated_from_trainer

model-index:

name: SWE-BENCH-generation_claude_reasoning_llm_correct_swe_gym_1500_plus_critic_qwen_code_14b

results: []
---